计算机工程与应用

2021, v.57;No.968(01) 200-206

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基于PPMU-net的多特征高分辨率遥感道路提取
Multi-feature High-Resolution Remote Sensing Road Extraction Based on PPMU-net

张永宏;严斌;田伟;王剑庚;

摘要(Abstract):

针对复杂地形条件下道路特征选取不具代表性,分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(PPMUnet)的高分辨率遥感道路提取的方法。将3通道的高分二号光谱信息与相应的地形信息(坡度、坡向、数字高程信息)进行多特征融合,合成6通道的遥感图像;对多特征的遥感图像进行切割并利用卷积网络(CNN)筛选出含道路的图像;将只含道路的遥感图像送进PPMU-net中训练,构建出高分辨率遥感图像道路提取模型。在与U-net神经网络、PSPnet神经网络相比时,所提的方法在对高分辨率遥感道路提取时能够达到较好的效果,提高了复杂地形条件下道路分割的精度。

关键词(KeyWords): 高分二号;PPMU-net神经网络;多特征;复杂地形

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(41661144039)

作者(Author): 张永宏;严斌;田伟;王剑庚;

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DOI:

参考文献(References):

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